简介：为了改善冲压件加工质量,采用量子粒子群算法优化六杆压力机构并进行运动仿真.分析六杆压力机构工作过程,采用几何关系式推导冲头的位移方程式.确定设计参数,构造冲头速度优化目标函数,增加约束条件.采用量子粒子群算法优化目标函数,得出六杆最优运动参数.采用数学软件MATLAB对冲头速度进行仿真验证,输出冲头速度运动曲线.结果表明：优化后的六杆压力机构在冲压工件时,冲头速度跳动幅度较小,回程速度快.采用量子粒子群算法优化六杆压力机构设计参数,能够提高冲压件产品综合质量.

简介：提出了一种室内轨道机器人的导航方法，该方法利用了一种基于不同到达时间（TDOA）算法的主动定位系统。一种主动式的导航信标系统被使用在该系统中，这种信标包括一个射频通讯模块和超声波发射模块。某一个信标的位置可以通过信标和两个固定在轨道机器人上的超声波接收模块之间的距离关系来确定。当信标上的射频通讯模块接收到机器人的同步命令后．超声波发射模块就会发射超声波信号，根据超声波和射频信号在空气中不同的传播速度可以计算出信标到两个超声波接收模块的距离。然后在利用TDOA算法可以在机器人坐标系中得到信标的位置坐标．再利用坐标转换就可以得到机器人在室内全局坐标系的位置。同时，一种基于计算几何精度因子（GDOP）的信标选择策略也被提出，用于选择信标。通过实验证明了方法在实际应用中的可行性。

简介：针对三角网格简化,设计了求解顶点覆盖问题的贪心算法,通过贪心选择最小的顶点集去＂覆盖＂边集,同时保留被简化网格的特征信息,自动实现最大程度简化。给出的实例也表明简化后的网格质量良好,算法既降低了时间复杂度又保持了原形状的特征信息。

简介：针对白芍饮片溯源系统的需求,通过分析比较SNM算法、SMURF算法、DSMURF算法,剔除不适合的SNM算法。利用SMURF算法中数据完整性条件和DSMURF算法中改进的多标签数据动态性条件,设计了适用于白芍饮片溯源系统中多标签数据清洗工作的MDSMURF算法。并通过仿真实验对于MDSMURF算法的多标签动态数据读取的阅读率和冗余数据的清洗效果进行验证。结果证明:改进后的MDSMURF算法提高了多标签动态的阅读效率、冗余数据的清洗效果。

简介：提出了一种新的多数据流聚类算法.该算法可以有效地对有相似行为但存在一定时间延迟的多数据流进行聚类.算法采用自回归模型技术度量数据流间的延迟相关,利用频谱估计来抽取数据流的特征.每一个数据流用其谱分量的和来表示,从而来计算每对数据流间的相关关系.每个谱分量用振幅、相位、衰减率、频率4个参数来描述.算法计算谱分量对之间的ε-延时相关关系,并以此为基础来得到聚类分析中数据流间距离的度量.此外,算法采用滑动窗口技术对多数据流进行聚类,实时地得出聚类结果且动态地调节聚类的个数.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,所提出的算法比其他类似的算法具有更快的速度和更好的聚类效果.

简介：为了提高AES算法中IP核数据的吞吐量并同时减小硬件资源的占用,以达到速度和面积的折中实现,采用混合流水线结构和可重构技术完成了IP核的设计.该设计包括在同一个混合流水线结构的流程中实现了AES算法的加密和解密过程;根据有限域的性质,对AES算法中的Sbox盒进行了优化;结合可重构技术,完成了对AES轮变换的主要构件ShiftRow和MixColumn的优化.本设计在XilinxVirtex2pxc2vp20-7FPGA器件上完成,其数据吞吐量达到2.58Gbit/s,所需组合逻辑仅为3233块,通过与同型号器件上的其他设计进行对比,实现了速度和面积的折中,在吞吐量和面积上都得到了比较理想的结果.

简介：在文献[3]的基础上对信赖域算法作了进一步研究，在借助Minimax问题的伪方向导数，构造出其信赖域二次模型的基础上，结合非单调策略，证明了求解Minimax问题的简单易行的信赖域算法的有效性与可行性。

简介：许多文献讨论了模糊综合评判取大取小算法问题，文献中指出了文献中的错误所在．通过研究发现模糊综合评判取大取小算法是一种以点表示面的片面评判，不是综合评判，因此模糊综合评判取大取小算法是不合理的，并指出文献中对取大取小算法的改进是错误的．

简介：针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题，提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此，本文使用遗传算法对多核权值系数寻优，设计多核支持向量机故障诊断系统，此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证，验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比，结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。

简介：最小二乘参数估计的递推算法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法。文章首先介绍了最小二乘法的递推算法原理和本识别系统的框架流程图，然后针对文章的算法分别阐述了服从N（0，1）正态分布自相关随机噪声v（k）的产生方法。文章着重介绍了利用C语言编程对一个简单系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法，详细说明了本系统各个环节的C语言实现，并通过matlab仿真对数据进行了详细的分析。从仿真实验结果可以看出，试验数据符合试验要求，系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法的效果令人满意。

简介：针对基于时间感知的测试用例优先排序问题,提出了整数线性规划与遗传算法相结合的混合求解算法.首先,基于整数线性规划,选择待测程序实体的覆盖量最大且满足时间约束的测试用例集;然后,根据程序实体覆盖矩阵对个体进行编码,以程序实体覆盖速率作为适应度函数,利用遗传算法对测试用例集进行排序.选择5个经典的基准开源项目进行实验,以分支和方法作为程序实体,时间约束分别为25％和75％．实验结果表明,混合算法收敛速度快、稳定性好,优于传统整数线性规划方法．该算法有助于尽早发现软件缺陷,降低回归测试成本.

简介：由于普通多关系半连接优化算法,分布式数据库系统的缓冲区不能作为查询的中间结果的最后装配站点,提出了改进普通多关系半连接的数据库查询优化算法,实验结果表明改进的多关系半连接的查询优化算法明显地减少了中间结果数据量,有效地降低了网络通信总代价。

简介：为了提高图像插值的恢复效果，提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法．该迭代算法的外层用于约束图像观测数据，内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数．引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构，对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果．此外，在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛．数值实验结果表明，所提出的算法可以有效地恢复图像，在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法．

简介：为提高运动目标检测的可靠性，提出了一种自适应的基于混合高斯模型的运动目标检测算法．该算法利用混合高斯分布对每个背景像素建模，高斯分布的个数不是固定不变的，而是随着像素值的混乱程度自适应变化．差分图像的像素按大小被分为2部分，然后对这2部分分别进行自适应阈值化分割，得到前景图像．利用基于形态学重构的阴影消除方法来改善前景图像分割的性能．不同实际场景的实验结果表明该算法能够快速准确地建立背景模型，且具有更强的鲁棒性．

简介：预测控制是近年发展起来的一类新型计算机控制算法.本文应用GPC(广义预测控制)算法实现对一阶惯性加纯滞后对象的控制.被控对象数学模型的参数采用递推最小二乘方法辨识得到.仿真结果证明了该算法的可行性.

简介：为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果.此外,在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛.数值实验结果表明,所提出的算法可以有效地恢复图像,在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法.更多还原

简介：提出了解相关同步CDMA系统一种联合波达方向(DOA)估计与相位标定算法.通过解相关处理可消除分离出的所有干扰信号,使目标用户的DOA可独立地进行估计.文中着重研究了阵列传感器相位存在误差时的估计情况.仿真结果表明可实现精确的相位标定及解藕信号的高分辨DOA估计.

简介：比较三种成本计算法看制造成本法的优缺点金式容存在三种成本计算法：完全成本法、制造成本法、变动成本法。新的财会制度把过去采用的完全成本法改成了用制造成本法来计算产品成本。变动成本法也是国际上普遍用于经营决策时的成本计算法。这三种方法各有其特点。本文旨在...

简介：为求解最小化最大延误无等待流水车间调度问题,提出了3个基于任务块交换的邻域,其中块交换邻域的规模为O（n4）,块对换和简化块交换邻域的规模为O（n3）.所提邻域的规模均大于现有邻域,因此可提高局部搜索算法的解质量.给出了3个邻域的加速性质,使一个相邻解的评估时间为常量,邻域的评估时间与其规模成正比.同基于支配规则的加速方法相比,所提出的加速性质适用于任何机器数.在禁忌搜索中比较了3个邻域,以及块对换和简化块交换邻域的并集.标准实例集上的计算结果表明：3个基于O（n3）邻域的禁忌搜索算法均好于现有算法;在所有的测试算法中,采用邻域并集的禁忌搜索算法的性能最好.

简介：为了减少MAP算法的复杂度,可以采用减状态或减搜索技术.本文提出了一种完全基于M算法原理、应用于Turbo均衡的减少搜索的软输出检测算法,它是一种次最佳的Lee算法.该算法称为软输出M算法(SO-M-算法),它同时在Lee算法的前向迭代及扩展前向迭代中采用了M策略.计算机仿真结果表明,通过适当选择和调整Turbo均衡迭代过程中算法的广度参数和深度参数,该算法可获得较好的性能与复杂度的折衷.